用于对比两幅图像的相似度，验证图像的去噪效果！

算法思想：随机在给定的图像中产生多个矩形区域，比较矩形区域内图像相似度，相似度高，则表明黑屏，否则就正常。
PS：相似度用到了余弦值。

通过PSNR和SSIM判断图像相似度，从宫崎骏动漫“起风了”中截取图像数据集，数据集中的图像大小为512*512，共1936张图像，该数据集可用于深度学习风格迁移。

经由统计每一个相似度能否相似的情景，盘算了两二值图像间的相似度，法度圭表标准比力约莫易懂

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。